水力発電所運転データからの異常予兆の原因分類

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-3

グループ名: 【C】平成25年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2013/09/04

タイトル(英語): Classification Method of Unusual Condition for Hydoroelectric Power Plant

著者名: 村田 博士(電力中央研究所),篠原 靖志(電力中央研究所)

著者名(英語): Hiroshi Murata(Central Research Institute of Electric Power Industry),Yasushi Shinohara(Central Research Institute of Electric Power Industry)

キーワード: 水力発電所|センサ|監視|外れ値検出|独立成分分析|hydroelectric power plant|sensor|monitoring|outlier detection|independent componet analysis

要約(日本語): 電力設備では故障等の異常はまれにしか生じないが、発生すると影響が大きいため、早期に設備異常の予兆を発見し、点検・補修する必要がある。我々は、水力発電所の発電機に関して、正常運転時の大量のセンサデータを分析し、異常予兆を早期に検出する方法を開発した。ただし、電気系、機械系等、何が主原因の異常予兆かはわからないため、予兆発見後の対応を考慮すると、各検出事例を異常予兆の主原因種別に分類することが望まれる。そこで、既開発の異常予兆検出手法で検出した事例を異常予兆の原因種別に分類する方法を提案した。提案方法を水力発電所の発電機起動時データ1年分に適用した結果、連動するセンサ群として25群を得た。各センサ群は、電気系2群、機械系6群、温度系6群、水管理系2群、複合系9群の5種別となった。また，既開発の方法で自動検出された29事例は、5つのセンサ群に対応し、25事例は機械系，4事例は複合系の異常予兆に分類できた。

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